脑电反馈是一种基于脑电图技术的无创脑刺激方法,通过脑机接口将脑电生理活动信号传送到计算机,将脑电活动的实时变化作为反馈刺激给予被试自身,帮助被试学习如何自我调节大脑活动。脑电反馈应用十分广泛,可作为精神疾病的辅助治疗、健康个体的认知能力提高以及作为脑电生理特征与认知功能相互作用的实验条件。为了对脑电反馈有一个清晰的认识,本文从脑电反馈系统的组成部分、脑电反馈方案的设计要素、脑电反馈的评价以及脑电反馈的机制理论四个部分对其进行了综述。
张鑫. 智能时代的脑科学与类脑智能. 中国科学院院刊, 2024, 39(5): 840-850, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20240305003.
相泽洋二教授,早稻田大学研究生院物理学硕士,非线性非平衡统计力学 津本忠二教授,大阪大学医学院神经生理学系博士/研究员课程 大阪大学研究生院神经外科博士 EEG 脑机接口的开发
脑机接口医疗器械brain-computer interface medical equipment,BCI-ME 结构上:与大脑、中枢神经或者外周神经直接连接。 机制上:实现大脑信息与外部辅助、增强设备实时双向交互或单向刺激是其显着特征。 效果上:实现脑部疾病治疗、视觉听觉语言等功能恢复或代替、肢体康复等临床治疗效果。
BCI 系统包括大脑或中枢神经系统 (CNS)、脑信号采集、神经反馈、信号处理和解码、控制接口和外围设备(图 1 上部)。用户的 CNS 是 BCI 系统中最复杂、最活跃、适应性最强的子系统,不可或缺。因此,BCI 系统的设计和评估需要优先考虑用户和人体工程学。脑信号采集是 BCI 系统的另一个关键组成部分,通常是实际瓶颈之一;获取高质量的脑信号至关重要。如今,可以使用多种技术记录大脑活动,例如神经元尖峰检测(NSD,细胞外或细胞内)、皮层电图 (ECoG)、脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG)、正电子发射断层扫描 (PET)、功能性磁共振成像 (fMRI) 和功能性近红外光谱 (fNIRS)。 2 其中,MEG、PET、fMRI技术要求高,价格昂贵,不便携,限制了其在BCI中的广泛应用;另一方面,PET、fMRI、fNIRS依赖于脑代谢的检测,空间分辨率高,时间分辨率低,在目前的技术水平下不太适合快速的脑机交互;EEG可以无创地记录头皮信号,安全可靠,但其空间分辨率和信噪比并不比侵入式ECoG和NSD好,后者也有更广泛的应用。
摘要 — 脑机接口 (BCI) 在人脑和计算机之间建立了直接的通信通路。它已广泛应用于医疗诊断、康复、教育、娱乐等。到目前为止,大多数研究都集中在如何使 BCI 更加准确和可靠,但对其隐私的关注却很少。开发商业 BCI 系统通常需要多个组织(例如医院、大学和/或公司)之间的密切合作。BCI 中的输入数据(例如脑电图 (EEG))包含丰富的隐私信息,并且开发的机器学习模型通常是专有的。不同方之间的数据和模型传输可能会带来重大的隐私威胁,因此必须考虑 BCI 中的隐私保护。不幸的是,目前还没有任何关于隐私保护 BCI 的当代和全面的评论。本文通过描述 BCI 中潜在的隐私威胁和保护策略填补了这一空白。它还指出了开发隐私保护 BCI 的几个挑战和未来研究方向。
基于神经反馈的脑机接口 (BCI) 的出现为学习障碍人士在辅助技术领域开辟了一条非常有前景的途径。这项研究的主要目的是探索基于神经反馈的脑机接口 (BCI) 在缓解与学习障碍相关的挑战方面的有效性,特别是与注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、阅读障碍和自闭症谱系障碍 (ASD) 相关的挑战。这项研究采用了严格的定量方法,采用了一种涵盖认知功能、注意力和学业成绩指标的前后评估的方法。研究结果显示,在参加神经反馈训练的 ADHD 患者中,这些指标得到了显著改善。这些结果强调了使用基于神经反馈的脑机接口作为针对这一特定人群的可行和有效干预措施的光明前景。然而,关于患有阅读障碍和自闭症谱系障碍 (ASD) 的个体的研究结果表现出一系列复杂多样的结果,从而强调了进一步调查和开发定制
摘要 神经心理学评估使用访谈、观察和测试应用作为工具来协助调查和诊断过程。随着科技的进步,出现了一些辅助神经心理评估和治疗的设备,例如神经反馈。本文介绍了一种通过无线脑机接口的神经反馈游戏来辅助检测 ADHD(注意力缺陷多动障碍)的解决方案的完整构建过程,从规范到验证。已开发的工具已在两个孩子身上进行了测试,一个孩子患有这种疾病,一个孩子没有。关于可用性,实验表明,两名五岁的参与者都能够完整地使用游戏并执行其中包含的所有任务。该解决方案针对患有该病的儿童获得的脑电图波形行为与其他研究中发现的 ADHD 患者的脑电图波形行为相似。具体来说,生成的数据表明,Alpha 型活动在患有 ADHD 的儿童中更为常见。关键词:神经反馈;注意力缺陷多动障碍;脑机接口;神经心理学测试。